[发明专利]基于多分支跨连接卷积神经网络的表情识别方法有效
| 申请号： | 202010378592.6 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111639544B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 石翠萍;谭聪;靳展;苗凤娟;刘文礼 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/82 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于多分支跨连接卷积神经网络的表情识别方法，本发明涉及表情识别方法。本发明的目的是为了解决现有传统的表情特征提取方法效率低、资源浪费严重，特征提取不完全的问题。过程为：一、对人脸表情图像数据集进行预处理；二、构建多分支跨连接卷积神经网络，用于提取人脸表情图像特征，过程为：多分支跨连接卷积神经网络由第一卷积层、模块1、模块2和模块3、第四十卷积层、批量标准化BN和Relu激活函数构成；三、采用Softmax分类算法对网络提取的图像特征分类，过程为：在构建的多分支跨连接卷积神经网络后连接全局均值池化，在全局均值池化层后用了Softmax函数进行多分类。本发明用于表情识别领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分支 连接 卷积 神经网络 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
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